【AIに任せる基準は「可逆性」と「検証可能性」】全自動を狙わないから成果が出る／人員削減をKPIにすると構造がズレる／カラクリが語るコンタクトセンター×AIの現在地／カラクリ 川端大貴

CC AI Lab｜コンタクトセンター×AI · Oct 7, 2026 · 38m

ゲストは、カスタマーサポート特化のAIプロダクトを10種類ほど展開し、自社で大規模言語モデルの開発まで手がけるカラクリ株式会社の川端大貴さん。東京大学で機械学習を研究し、アクセンチュアを経て5年前にカラクリへ。AIチームの責任者を経て、現在はプロダクト全体を統括するVPoPを務めています。

生成AIでコンタクトセンターを自動化できる。2年前に爆発したその期待は、いま踊り場に差しかかっています。無限に立ち上がったPoCのうち、業務に乗って成果が出ているものはまだ少ない。ではAIの性能が足りないのか。川端さんの答えは、はっきり違う、というものでした。人工知能の「冬の時代」を紐解くと、勝手に夏にしたのは周りの人たちだった。研究者には限界が見えていた。今回もそうならないために必要なのは、足元を見て少しずつ進めることであり、そのために自分たちでモデルを開発してみることだと言います。

では、何をAIに任せて、どこからは人がやるのか。判断の軸は「可逆性」と「検証可能性」。オペレーター・スーパーバイザー・センター長の仕事はどう変わるのか。あえてやらないと決めていることは何か。三井ダイレクト損保での導入事例で、なぜ全自動を狙わなかったのか。じっくり伺いました。

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＜ゲスト＞

川端 大貴（かわばた だいき）

カラクリ株式会社 Product…